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硬币金额统计与显示

1.添加作业

2.添加图片

3.PMA模板匹配

掩模工作原理

核心机制 ：掩模图像与训练图像对应，掩模值≥192 的像素被视为 "关注像素"（care pixels），只有这些区域内检测到的特征边界点才会被包含在训练模板中
关键特性 ：被掩模覆盖的区域不会被提取边缘特征，完全排除在模板训练之外
本质作用 ：帮助算法聚焦于真正重要的特征（如零件轮廓、关键孔位等），忽略噪声、纹理变化或无关标记等干扰因素

掩模训练的应用场景

应用场景	掩模使用目的	示例
零件定位	屏蔽零件表面的文字、logo 或纹理变化	定位带有机身编号的电子元件，只保留元件轮廓
孔位检测	只保留孔的边缘特征，排除周围无关结构	检测印刷电路板上的安装孔
表面缺陷检测	屏蔽正常纹理区域，聚焦于可能出现缺陷的区域	检测金属表面的划痕，排除表面加工纹理
多特征识别	分别训练不同特征的模板，避免特征间干扰	同时识别产品上的多个关键标记点

掩模训练的优势

提高匹配准确性：排除干扰后，算法能更精确地识别目标特征
增强稳定性：减少光照变化、零件表面差异等因素对匹配结果的影响
提升处理速度：模板包含的特征点减少，搜索和匹配过程更高效
降低误匹配率：避免算法将干扰特征误判为目标特征

注意事项

掩模精度：掩模区域应精确匹配关键特征，避免过度屏蔽或屏蔽不足
训练模式：掩模训练适用于 "图像" 和 "带图像的形状模型" 训练模式
重新训练 ：修改掩模设置后，必须重新训练模板才能生效
模板保存：训练好的带掩模模板可保存为文件，供其他项目复用

4.PMA模板匹配问题解决

五角和1角的PMA模板和一元的PMA模板步骤相同

在 VisionPro 的 PMA（CogPMAlignTool）模板匹配中，红框通常代表 "匹配失败 / 低质量匹配"（正常成功匹配会显示绿框），核心原因是算法未找到符合要求的目标特征，具体问题及解决方法如下：

一、红框的本质含义

PMA 模板匹配的红框对应两种情况：

完全未匹配：算法在图像中没找到与模板特征匹配的区域，红框是默认的 "无效匹配框"；
低质量匹配：匹配得分（Score）低于设定的阈值，红框标记的是 "得分不达标" 的区域。

二、具体问题与解决方法

1. 模板本身问题（最常见）

原因：模板训练时特征不足、掩模错误，或模板损坏；
解决：
- 重新训练模板：选择目标特征更明显的区域（如边缘、轮廓清晰的部分），避免背景 / 干扰区域；
- 检查掩模：确认掩模未屏蔽模板的关键特征（掩模应只挡干扰，不挡目标轮廓）；
- 重新保存模板：若模板文件损坏，删除旧模板后重新训练并保存。

2. 当前图像与模板差异过大

原因：图像中目标缺失、遮挡、光照 / 角度 / 尺度变化超出模板适配范围；
解决：
- 检查图像：确认目标在相机视野内，无遮挡、无严重变形；
- 调整模板适配性：训练模板时开启 "尺度不变""旋转不变"（若目标有尺寸 / 角度变化）；
- 优化光照：减少反光 / 阴影，保证当前图像与训练模板的光照一致。

3. 匹配参数设置不合理

原因：得分阈值（Score）过高、搜索区域（SearchRegion）未覆盖目标位置、匹配精度设置错误；
解决：
- 降低得分阈值：在 CogPMAlignTool 的 "RunParams" 中，将ScoreThreshold从默认的 0.8 适当降到 0.6~0.7（允许一定的匹配误差）；
- 扩大搜索区域：确保SearchRegion的范围覆盖目标可能出现的区域；
- 调整匹配精度：若目标尺寸变化大，选择 "低精度" 模式提升匹配容错率。

4. 工具链 / 输入异常

原因：输入图像未正确连接到 CogPMAlignTool，或工具未启用；
解决：
- 检查工具链：确认 "InputImage" 已连接到相机 / 上游工具的输出图像；
- 启用工具：确保 CogPMAlignTool 的 "Enabled" 属性设为 "True"。

5.添加个数终端

6.个数文本显示

7.添加结果分析工具

CogResultsAnalysisTool 是康耐视 VisionPro 中的结果分析工具 ，核心作用是对上游视觉工具（如匹配、测量、检测工具）的输出结果进行评估、筛选、解析与结构化处理，将零散的工具结果转化为可直接用于业务逻辑的结构化数据。

一、核心定位

它是 "视觉工具" 与 "业务逻辑" 之间的桥梁：

上游工具（如 CogPMAlignTool 匹配工具、CogLineAnalysisTool 线测量工具）输出的是原始结果（如匹配得分、线的角度）；
CogResultsAnalysisTool 负责对这些原始结果做规则判断、参数提取、格式统一，最终输出 "合格 / 不合格标记""关键数值（如角度、位置）" 等业务可用结果。

二、核心功能

**结果评估（合格性判断）**配置 "评估表达式"（如 "匹配得分≥0.8 则合格""测量角度在 90°±2° 内则合格"），自动判断上游结果是否符合业务要求，输出 "Accept（合格）/Reject（不合格）" 标记。
结果解析与提取 从上游工具的结果中，精准提取需要的参数（如匹配工具的位置Pose.X、线测量工具的角度Angle），将其转化为独立的变量（如 "角度 = 90.5°"）。
结果结构化整合若上游有多个工具（如同时用了匹配 + 测量工具），可将多个工具的结果整合到同一结构中，避免结果零散。
结果异常处理可配置 "无结果时的默认值""结果超出范围时的提示"，避免因上游工具无输出导致整个流程崩溃。

三、工作原理

它通过 **"评估表达式（EvaluateExpressions）"** 实现结果处理：

先关联上游工具的Results（如 CogPMAlignTool 的匹配结果）；
在EvaluateExpressions中配置规则（比如 "Item [0].Score ≥ 0.8"）；
运行时遍历上游结果，执行规则判断 + 参数提取；
最终将处理后的结果（如 "合格标记""提取的角度值"）存入自身的Results中，供下游工具 / 逻辑调用。